제 11 장 임베디드 시스템 11.1 개요 11.1.1 임베디드 시스템 정의 : 내장형 시스템 ’또는 ‘특정 목적을 수행하는 시스템’
제1화 추천 시스템 이란.ppt
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추천아 놀자
1 화 추천시스템이란?
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1화 추천 이란?
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김대리의 하루생활
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출근을 할 때 안막히는 도로를 추천 받고
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출근 후 뉴스를 보면 연관 뉴스를 또 보여 주고
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이 메일을 확인하면 볼만한 동영상이 수신되어 있고
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점심 시간에 모발일 게임을 접속하면 형태기반 띠 광고를 보게 되고
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주말에 볼 영화를 찾기위해 Watcha에 접속하면 영화가 추천되고
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집에서 쉬고 있으면 스팸 문자가 수시로 날라 옵니다.
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이렇게 우리의 모든 행위는 기록되고 필요할 때 적절히 추천 됩니다.
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그럼 왜 이렇게 추천할까요?
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우선 파렛토와 롱테일의 법칙?
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data
파렛토: 상위 20%가 80%의 가치를 창출한다.
롱테일: 하위 80%의 다수가 상위 20%의보다 뛰어난 가치를 창출한다.
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파레토 법칙
빌프레도 페데리코 다마조 파레토은 이탈리아 출신의 정치학자, 사회학자, 경제학자이다.
그는 이탈리아의 상위 20%의 인구가 80%의 부를 소유한다는 사실을 관찰해 낸 것으로 유명하다. 이는 나중에 조지프 주란(Joseph Juran)등에 의해 일반화되어 파레토 법칙, 파레토 분포로 발전한다. - 위키 백과 -
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· 통화한 사람 중 20%와의 통화시간이 총 통화시간의 80%를 차지한다. · 즐겨 입는 옷의 80%는 옷장에 걸린 옷의 20%에 불과하다. · 전체 주가상승률의 80%는 상승기간의 20%의 기간에서 발생한다. · 20%의 운전자가 전체 교통위반의 80% 정도를 차지한다. · 20%의 범죄자가 80%의 범죄를 저지른다. · 성과의 80%는 근무시간 중 집중력을 발휘한 20%의 시간에 이뤄진다. · 우수한 20%의 인재가 80%의 문제를 해결한다. 혹은 뇌의 20프로만 사용하여 문제 해결에 필요한 80%를 해결한다 · 운동선수 중 20%가 전체 상금 80%를 싹쓸이한다. · 인터넷 유저의 20%가 80%의 양질의 정보를 생산한다. - 위키 백과 -
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그럼 우리의 생활에서는?
· 컴퓨터에 설치한 프로그램 중 20%의 프로그램이 전체 PC 자원의 80%를 사용한다. · 아프리카TV의 시청자는 20%의 BJ가 80%의 시청자를 가져간다. · 그다음에는 ???
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롱테일의 법칙
긴 꼬리(The Long Tail), 또는 롱테일 현상은 파레토 법칙을 그래프에 나타냈을 때 꼬리처럼 긴 부분을 형성하는 80%의 부분을 일컫는다. 파레토 법칙에 의한 80:20의 집중현상을 나타내는 그래프에서는 발생확률 혹은 발생량이 상대적으로 적은 부분이 무시되는 경향이 있었다. 그러나 인터넷과 새로운 물류기술의 발달로 인해 이 부분도 경제적으로 의미가 있을 수 있게 되었는데 이를 롱테일이라고 한다. 이는 기하급수적으로 줄어들며 양의 X축으로 길게 뻗어나가는 그래프의 모습에서 나온 말이다.
- 위키 백과 -
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롱테일 비즈니스 - 롱테일:위키백과 -
필터링 자동 수집
롱테일 비지니스도구 롱테일 비즈니스 참여자
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온라인 기업이 롱테일을 실현하기 시작합니다. 롱테일 법칙을 가능하게 한 아마존의 성공 요소
출처 : http://blog.vcnc.co.kr/43
아마존이 서점에서 팔지 않는 책을 온라인에서 많이(57%) 팔았습니다.
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아마존의 롱테일 성공 요소
출처 : http://blog.vcnc.co.kr/43
1. 효과적인 책/사용자DB구축
2. 아마존 추천시스템
3. OpenAPI 정책을 통한 다양한 접근 경로 구현
개인의 다양성을 중시하고, 노출을 많이 할 수 있는 정책
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아마존의 온라인 책 추천 사례
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산악인의 실제 생존 실화를 쓴 “Touching the void” 1988년 평가는 좋지만 판매는 그닥!!!
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10년 뒤 산악 생존 소설인 “Into Thin Air” 센세이션 일으킴~~ 이 책과 유사한 “Touching the void”가 일부 고객에
의해 책 서평 등록되고,
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유사성을 판단하여 묶음 상품으로 추천!!!
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10년 전 절판된 “Touching the void” 베스트셀러 등극!!!! 무려 5주 동안!!!!
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구글도 Adsens를 통해 광고시장의 롱테일을 실현 했습니다.
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그럼 이러한 추천(롱테일)의 실질적인 효과를 어떠했을까요?
(참고로 추천은 롱테일 실현하기 위한 한 방법 중 하나입니다. )
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외국의 사례 - netflix
대여되는 영화의 2/3가 추천으로부터 발생
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외국의 사례 – google news
38% 이상의 조회가 추천에 의해 발생
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외국의 사례 - amazon
판매의 35% 가 추천으로부터 발생
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국내의 사례 – 레진 코믹스
전체 구매자의 28%가 추천 클릭으로 유입
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국내의 사례 - watcha
출시 1.5년만에 네이버 별점 수의 10배
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그럼 추천은 어떻게 하나요?
![Page 33: 제1화 추천 시스템 이란.ppt](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022050713/547c4e83b47959c5508b4636/html5/thumbnails/33.jpg)
아마존의 추천 - 아마존에서 맥북, 텐트 2건을 쇼핑(클릭) 했습니다.
초기 화면
![Page 34: 제1화 추천 시스템 이란.ppt](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022050713/547c4e83b47959c5508b4636/html5/thumbnails/34.jpg)
아마존의 추천 - 다시 아마존을 방문 했습니다.
내가 본 것과 유사한 아이템
당신이 본 것과 함께 산 아이템
당신이 본 것과 같이 본 아이템
![Page 35: 제1화 추천 시스템 이란.ppt](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022050713/547c4e83b47959c5508b4636/html5/thumbnails/35.jpg)
Watcha의 추천 - 나의 예상 별점 예측, 좋아하는 영화, 감독, 배우의 영화를 추천
내가 별점을 많이 줄 영화를 추천하고
내친구가 추천한 영화를 추천하고
내가 좋아할 만한 감독의 영화를 추천하고
내가 좋아할 만한 배우의 영화를 추천하고
![Page 36: 제1화 추천 시스템 이란.ppt](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022050713/547c4e83b47959c5508b4636/html5/thumbnails/36.jpg)
이러한 추천 시스템은 대부분 협업 필터링과 같은 알고리즘을 사용합니다.
협업 필터링은
유저 기반 추천, 아이템 기반 추천 분류됩니다.
![Page 37: 제1화 추천 시스템 이란.ppt](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022050713/547c4e83b47959c5508b4636/html5/thumbnails/37.jpg)
유저 기반 추천 - 나와 유사한 유저가 본 아이템을 추천
나 나와 같은 것을 본 유저 그들이 본 아이템
![Page 38: 제1화 추천 시스템 이란.ppt](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022050713/547c4e83b47959c5508b4636/html5/thumbnails/38.jpg)
아이템 기반 추천 - 내가 본 아이템과 유사한 아이템을 추천하는 방식
내가 본 것 유사한 아이템
![Page 39: 제1화 추천 시스템 이란.ppt](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022050713/547c4e83b47959c5508b4636/html5/thumbnails/39.jpg)
유저기반 추천방식은 일반적으로 유저간의 유사도를 측정할 만큼의 데이터가
부족하기 때문에
대부분이 아이템 기반의 추천을 선호함
![Page 40: 제1화 추천 시스템 이란.ppt](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022050713/547c4e83b47959c5508b4636/html5/thumbnails/40.jpg)
아프리카TV “추천아 놀자 1회” 방송에 쓰인 자료입니다.
감사합니다.
방송 : http://www.afreeca.com/goodvc 블로그 : http://goodvc78.postach.io